• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.98-99
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• 2013

가상화 기술의 등장으로 서버를 가상화하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 되면서 탄력적인 프로비져닝이 가능해져 기업은 좀 더 유연하게 대처할 수 있게 되었다. 클라우드 컴퓨팅 환경을 이용하는 데 있어 가장 중요한 이슈 중 하나는 자원을 사용함에 있어 실제 필요한 양만큼 할당하여 사용하는 것이다. 현대 응용의 가변적인 작업 부하에 따라 필요한 만큼만 자원을 제공하기 위해 SLA 기반 오토-스케일링 기법을 이용하여 자원 할당의 자동화를 연구하고 있다. 하지만 대부분의 클라우드 협업 플랫폼은 오토-스케일링 기술을 지원하지 않는다. 또한, 대부분의 SLA 기반 오토-스케일링 기법은 웹 응용에서 중요한 평균 응답 시간은 보장하지 않는다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 가변적인 사용자 요청에 따라 플랫폼은 평균 응답 시간을 보장하고 SLA 위반 여부에 따라 추가 자원을 할당하는 오토-스케일링 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.69-72
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• 2015

계산 과학 분야에서 자원을 필요한 만큼 빌려 쓸 수 있는 클라우드 기술을 적용하여 과학 클라우드(Science Cloud)를 구축하는 연구가 활발해지고 있다. 특히 의료 분야에서는 3D 볼륨 렌더링과 갈은 고성능의 자원을 활용한 대규모 작업 계산 응용이 있다. 이러한 응용의 성공적인 작업 수행과 실시간으로 변화하는 자원 수요에 대처하여 클라우드 자원을 효율적으로 관리하기 위한 오토 스케일링 엔진 개발이 필요하다. 그러나 대부분의 오토 스케일링 엔진은 단순한 하드웨어의 성능을 기반으로 제공되고 있어 클라이언트에 따라 부하를 고려해야한다. 본 논문에는 클라이언트에 따라 가중치를 적용한 동적인 SLA 기반으로 자원 수요를 예측하고 클라우드 자원을 효율적으로 관리하는 오토 스케일링 엔진을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.11-21
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• 2013

최근 데이터 센터와 같은 대규모 컴퓨터 자원을 운용함에 있어 가상화 기술을 적용하여 컴퓨팅 자원을 동적으로 사용할 수 있게 됨에 따라 탄력적인 프로비져닝이 가능하게 되었다. 현재 운영되고 있는 클라우드 시스템에서는 이러한 동적 프로비져닝을 위해 스케일업 또는 스케일아웃형태의 스케일링을 지원하고있으며, 이 방식은 사용자 요구조건의 만족을 주목적으로 하며 방대한 컴퓨팅 자원을 기반으로 하는 공공 클라우드 시스템 운용에 부합한다. 그러나 제한된 컴퓨팅자원으로 하는 사설 클라우드의 운영을 위해서는 보다 높은 운영 효율을 위해 세밀한 자원활용을 위한 스케일링 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사설 클라우드에서 높은 자원활용률을 얻기 위해 가상화 기술인 동적자원할당과 Live Migration 기법을 이용하여 스케일업과 스케일아웃을 복합적으로 사용한 서버 스케일링 아키텍처를 설계하고 이에 따른 알고리즘을 설계하였다. 이를 통해 세밀하게 단계별로 스케일링을 진행하여 서버 관리와 비용의 부담을 줄이고 서버 자원의 이용률을 최적화함으로써 서비스가 안정적으로 유지되도록 할 수 있다. 성능평가를 통해 제안한 구조와 알고리즘이 접속자 수에 따른 스케일 아웃을 수행하는 방식에 비해 높은 자원활용률을 보이는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.387-397
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• 2017

본 연구는 2013년 7월 시행된 스케일링 보험화가 스케일링 경험에 영향을 미쳤는지를 알아보기 위한 것으로 '지역사회건강조사' 2012년과 2014년의 대도시 1개 구와 지방중소도시 2개 시지역의 자료가 분석에 이용되었다. 연구결과는 다음과 같다. 1) 주관적 구강건강수준과 점심식사 후 칫솔질은 2012년, 2014년 모두 강남구 지역이 가장 높았다.(p<0.001). 2) 구강검진 경험은 또한 2012년 2014년 모두 강남구 지역이 가장 많았다(p<0.001). 3) 스케일링 경험은 2012년 강남구 51.9%, 동해시 19.3%, 속초시 22.9%, 2014년 강남구 58.8%, 동해시 22.0%, 속초시 29.9%로 스케일링 경험이 다소 증가하였다(p<0.001). 4) 인구사회학적 특성과 스케일링 경험은 2012년 2014년 모두 학력과 소득이 높을수록(p<0.001), 사무직(p<0.001)과 배우자가 있을 때(p<0.001) 스케일링 경험이 높았다. 소득이나 불평등한 의료자원으로 인한 스케일링 경험률의 격차를 줄이기 위한 대책이 필요하다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권3호
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• pp.73-82
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• 2022

오토-스케일링은 클라우드 컴퓨팅 기술이 ICT 핵심 기반 기술로 자리 잡을 수 있는 가장 중요한 기능 중 하나로써 사용자나 서비스 요청의 폭발적인 증가 또는 감소에도 시스템 자원과 서비스 인스턴스를 적절하게 확장 또는 축소하여 상황에 맞는 서비스의 안정성과 비용 대비 효과를 향상하는 기술이다. 하지만 특정 시스템 자원에 대한 모니터링 시점의 단일 메트릭 데이터를 기반으로 정책이 수립·실행되다 보니 이미 서비스에 영향이 있거나 실제 필요한 서비스 인스턴스를 세밀하게 관리하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 시스템 자원과 서비스 응답시간을 다변량 시계열 분석 모델을 사용하여 분석·예측하고 이를 기반으로 오토-스케일링 정책을 수립하는 방안을 제안한다. 이를 검증하기 위해 쿠버네티스 환경에서 커스텀 스케쥴러를 구현하고, 실험을 통해 쿠버네티스 기본 오토-스케일링 방식과 비교 분석한다. 제안하는 기법은 시스템 자원과 응답시간 사이의 영향에 기반한 예측 데이터를 활용하여 예상되는 상황에 대한 오토-스케일링을 선제적으로 실행함으로써 시스템의 안정성을 확보하고 서비스 품질이 저하되지 않는 범위내에서 필요한 만큼의 인스턴스를 세밀하게 관리할 수 있는 결과를 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.63-66
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• 2018

컨테이너 기술은 운영체제 수준 가상화 기술 중 하나로 하드웨어 레벨 가상화 기술에 비해 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 직업 부하에 따라 인스턴스의 빠른 생성 및 종료시킬 수 있는 특성이 있다. 이러한 특성은 작업 부하에 따라 인스턴스의 수량을 동적으로 조정하는 오토스케일링 상황에서 유리하게 작용할 수 있다. 본 논문에서는 다수의 노드를 기반으로 구성된 컨테이너 기반의 오토스케일링 환경과 가상머신 기반의 오토스케일링 환경을 성능 측면에서 비교하고 컨테이너 기반 환경에서 자원 할당의 변화가 성능에 주는 영향을 측정 및 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.38-41
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• 2016

최근 IT기술 및 웹기술의 발달로 웹서비스 소요의 폭발적인 증가는 신규 사업 및 사업 확장에 초기 투자비용 증가를 가지고 왔다. 이에 가상화 기술을 바탕으로 초기 투자비용 없이 사용한 만큼만 인프라를 빌려오는 AWS같은 IaaS가 제안되었지만 이는 인터넷이 연결되지 않은 인트라넷이나 이미 구축되어 있는 기존자원 활용이 불가능하다는 점, 그리고 사용량을 미리, 정확하게 예측해야 예산낭비를 줄일 수 있다는 점에서 제한사항이 있다. 본 논문에서는 인터넷이 연결되어 있지 않은 인트라넷에서 기존의 장비들을 모아 가상화 데이터 센터를 구축을 제안 및 오토 스케일링 기법을 적용한 데이터센터 운용 방안을 제시함으로 써 현재 자원의 효율 극대화 방안에 대해 논의한다.

• KNOM Review
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• 제22권1호
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• pp.1-10
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• 2019

필요한 자원 수를 결정하는 과정은 여러 가지 요인에 따라 달라진다. 자동스케일링은 광범위한 요인에 기초하여 결정하는 메커니즘 중 하나이며 NFV에서 중요한 과정이다. SDN의 출현 이후 네트워크가 클라우드로 전환되고 있기 때문에, 앞으로 더 나은 자원 관리 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해; 네트워크 기능의, 하이퍼스레딩 오버헤드, 요청 수, 실행 시간 등의 요인에 따라 VNFM이 가상 시스템 리소스를 자동 스케일링할 수 있는 솔루션을 제안한다. 하이퍼스레드 가상 코어가 물리적 코어처럼 완전히 작동하지 않는다는 것은 알려진 사실이다. 또한, 다양한 코어의 유형이 다르기 때문에 코어 수를 계산하는 프로세스는 정확하고 정밀하게 측정할 필요가 있다. 플랫폼 독립성은 API를 통해 모니터링 마이크로서비스 솔루션을 제안함으로써 달성된다. 따라서 본 논문에서는 오토스케일링 애플리케이션과 모니터링 마이크로 서비스를 사용하여 네트워크의 기준을 충족하기 위해 리소스 프로비저닝 프로세스를 강화하는 메커니즘을 제안한다.

• KNOM Review
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• 제23권2호
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• pp.1-10
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• 2020

5G 네트워크의 핵심 기술 중 하나인 네트워크 기능 가상화 (NFV, Network Function Virtualization)는 유연하고 민첩한 네트워크 구축 및 운용을 가능하게 만드는 장점이 있다. 하지만, 한편으로는 수 많은 가상 자원을 생성하기 때문에 네트워크 관리를 복잡하게 만드는 원인이 된다. 일반적으로, NFV 환경에서는 가상 네트워크 기능(VNF, Virtual Network Function)들로 구성된 서비스 펑션 체이닝 (SFC, Service Function Chaining)을 통해 일련의 네트워크 기능들을 트래픽에 적용한다. 따라서 서비스 요구사항을 만족시킬 수 있도록 동적으로 SFC에 알맞은 양의 컴퓨팅 자원 또는 인스턴스를 할당하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 SFC에서 적절한 수의 VNF 인스턴스를 운용하기 위해 강화학습 알고리즘의 하나인 Deep Q-Networks (DQN)을 이용한 Auto-scaling 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 SFC로 유입되는 트래픽의 증감에 따라 SFC를 구성하는 다계층 (Multi-tier) 구조에서 스케일링(Scaling)이 필요한 계층을 선택하고, 스케일링을 통해 효과적으로 VNF 인스턴스들 개수를 조절한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권4호
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• pp.105-112
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• 2022

최근 환경의 변화에 적응적이고 특정 목적에 부합하는 오토스케일링 정책을 만들기 위해 강화학습 기반 오토스케일링을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 실제 환경에서 강화학습 기반 수평적 파드 오토스케일러(HPA, Horizontal Pod Autoscaler)의 정책을 학습하기 위해서는 많은 비용과 시간이 요구되며, 서비스를 배포할 때마다 실제 환경에서 강화학습 기반 HPA 정책을 처음부터 다시 학습하는 것은 실용적이지 않다. 본 논문에서는 쿠버네티스에서 강화학습 기반 HPA를 구현하고, 강화학습 기반 HPA 정책에 대한 학습을 가속화하기 위해 대기행렬 모델 기반 시뮬레이션을 활용한 전이 학습 기법을 제안한다. 시뮬레이션을 활용한 사전 학습을 수행함으로써 실제 환경에서 시간과 자원을 소모하며 학습을 수행하지 않아도 시뮬레이션 경험을 통해 정책 학습이 이루어질 수 있도록 하였고, 전이 학습 기법을 사용함으로써 전이 학습 기법을 사용하지 않았을 때보다 약 42.6%의 비용을 절감할 수 있었다.